Corso di laurea in Filosofia e intelligenza artificiale
Sapienza Università di Roma
Basi di dati e rappresentazione della conoscenza
a.a. 2023/2024
Prof. Riccardo Rosati
News
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Per poter accedere al materiale didattico e alle registrazioni delle lezioni č necessario iscriversi al corso di Basi di dati e rappresentazione della conoscenza 2023/2024 su Google Classroom.
Per iscriversi, ogni studente deve prima entrare nel proprio account Google su studenti.uniroma1.it, accedere quindi a Google Classroom (da app o da browser) e iscriversi al corso di Basi di dati e rappresentazione della conoscenza usando il codice "4ykjiuw" oppure tramite il seguente link:
https://classroom.google.com/c/NjYzOTcwMjc5NTgz?cjc=4ykjiuw
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Le lezioni si svolgono nel secondo semestre (dal 26 febbraio al 31 maggio 2024) con il seguente orario:
- Martedì, ore 13-15, aula 13, villa Mirafiori
- Mercoledì, ore 14-16, aula 12, villa Mirafiori
Le lezioni verrano registrate e rese disponibili sulla pagina Google Classroom del corso.
Obiettivi
L'obiettivo principale di questo insegnamento č fornire una buona comprensione e una adeguata capacitā di utilizzo dei principali approcci alla gestione dei dati e alla rappresentazione della conoscenza nelle applicazioni di Intelligenza Artificiale.
Programma
- Introduzione
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Basi di dati:
- modelli di dati
- gestione dei dati
- analisi dei dati
- Rappresentazione della conoscenza in intelligenza artificiale:
- cenni storici
- approcci simbolici e subsimbolici
- logica e statistica
- ragionamento automatico
- apprendimento automatico
- Relazione tra basi di dati e rappresentazione della conoscenza
- Basi di dati relazionali
- Modello relazionale dei dati
- Il linguaggio SQL
- Sistemi di basi di dati relazionali
- Altri modelli di dati, sistemi noSQL (cenni)
- Rappresentazione della conoscenza basata sulla logica
- Cenni storici
- Logica e rappresentazione della conoscenza
- Tipi di ragionamento
- Rappresentazione della conoscenza basata su classi
- Rappresentazione della conoscenza basata su regole
- Web semantico e ontologie
- Confronto tra basi di conoscenza e basi di dati
- Logica contro statistica
- Rappresentazione simbolica e rappresentazione sub-simbolica della conoscenza
- Inferenza logica e statistica
- L'apprendimento automatico
- I modelli generativi di linguaggio
- Trattamento statistico di basi di dati e di conoscenza
- Knowledge graph embedding
- Spiegabilitā e interpretabilitā
- Gli approcci neuro-simbolici